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#258
summarized by : Takaya Yamazoe
どんな論文か？
画像から未知のカーネルを取り除く（ぶれ画像からぶれを取り除くなど）Blind Deconvolution Problemに関する研究。既存研究ではカーネルを正確に推測する必要があり、カーネルを正確に予測できない場合に効果を発揮しない。本研究では、事前画像とデータの忠実度を深層学習でモデル化することで、この問題の解決に挑む。
新規性
事前画像とデータの忠実度の両方をモデル化しようとする研究は、著者らの知る限りない。Douglas-Rachfold最適化に着想を得て、Blind Deconvolutionのためのネットワークを提案する(Dr-Net)。
結果
GoProのデータセットとKohlerのデータセットに対して、blind recovery imageのタスクでテストを行い、PSNR(Peak signal-to-noise)とSSIM(structural similarity measure)を既存手法と比較した。GoProデータに対しては、どちらも既存手法を上回り、Kohlerデータセットに対してはPSNRのみXuらの手法に及ばなかった。
その他（なぜ通ったか？等）
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